流域參考作物騰發量分布式計算模型

安貴陽，郝振純

(1.浙江省水利水電勘測設計院，浙江杭州 310002；2.浙江大學海洋學院，浙江舟山 316000；3.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇南京 210098)

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流域參考作物騰發量分布式計算模型

安貴陽1，2，郝振純3

(1.浙江省水利水電勘測設計院，浙江杭州 310002；2.浙江大學海洋學院，浙江舟山 316000；3.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇南京 210098)

地形(坡度、坡向、地形遮蔽等)對太陽輻射的空間分布影響顯著，并進而造成了參考作物騰發量(ET0)空間分布的巨大差異。基于淮河史灌河流域數字高程模型(DEM)對參考作物騰發量計算模型中所涉及的幾個參數(包括氣壓、溫度、輻射)進行地形校正，改進并建立了考慮地形影響的流域參考作物騰發量計算模型。結果表明，改進的參考作物騰發量計算模型的計算結果的空間分布差異顯著，更好地反映了地形對于ET0空間分布的影響。輻射和ET0隨著坡向的變化由南坡至北坡依次減少。該研究結果提高了起伏地形影響下ET0空間分布估算的精度，并為流域水資源綜合規劃和利用提供重要依據。

參考作物騰發量；數字高程模型；分布式模型；史灌河流域

參考作物騰發量(ET0)是水文循環過程最重要的組成部分之一，同時也是作物需水量計算的關鍵因子，其計算精度顯著影響作物需水量估算的準確程度[1-2]。參考作物騰發量的時空變化特性對生態和水文過程的影響也非常顯著。1990年，聯合國糧農組織(FAO)根據Penman-Monteith公式的假定，給出了計算參考作物騰發量的標準化公式，并形成一套完整的相關處理方法[3]。該方法使參考作物騰發量和作物需水量的計算有了統一的基礎。但是，這套方法在計算中僅考慮了海拔的影響，對地形的影響考慮較少，而流域下墊面中除地質、土壤、植被等因素外，地形對水文過程的影響較大，其坡度、坡向和小地形因素的不同都會直接造成土壤水分再分配以及坡面接收太陽輻射能量的空間差異[4-5]，進而影響到蒸散發的空間分布。以前的改進模型在地形對于參考作物騰發量的影響方面考慮較少，并且一般尺度偏大，在某些臺站稀疏地區插值精度也普遍偏低。筆者利用Penman-Monteith公式，基于淮河史灌河流域數字高程模型(DEM)的改進并建立了流域參考作物騰發量分布式計算模型，并利用該模型對地形(坡度、坡向、地形遮蔽等)影響下的氣壓、溫度、輻射進行了校正，并綜合這些校正后的因素計算出流域參考作物騰發量，綜合考慮了地形對氣壓、輻射和蒸散發等的影響，以期提高流域參考作物騰發量的計算精度。

1　材料與方法

1.1研究區概況淮河史灌河是淮河一級河流，位于115°17′～115°55′ E，31°12′～32°18′ N。地跨安徽省金寨縣、河南省商城縣和固始縣。入淮河口以上全長211 km，流域內蔣集站控制面積5 930 km2，整個流域呈南北走向。流域內地形復雜，既有高山峻嶺，主峰金剛臺海拔1 576 m，又有低山丘陵，還有廣闊的平原，山區水流湍急，平原河網發育。史灌河上游為深山區，下墊面覆蓋良好；下游為丘陵平原區，地勢低。

1.2數據來源模型計算采用的氣象資料是研究區域內固始站的氣象觀測數據，選擇日期為1959～2009年6月15日的平均氣象資料，包括日最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對濕度、風速和日照時數。

1.3氣壓校正在參考作物騰發量的計算中，若有實測的氣壓資料最好，但很多情況下氣壓資料獲得較難，所以在沒有大氣壓資料的情況下，基于海拔的大氣壓估算公式如下：

(1)

式中，P為校正大氣壓，z為海拔高度。

1.4考慮遮蔽的輻射校正太陽輻射能量空間分布不僅與緯度和高度有關，而且受局部地形因素的影響，這些地形因素包括坡度、坡向、地形遮蔽等。這些因素對地表實際接收太陽輻射量的影響很大，進而極大地影響蒸散發的分布。根據布格-蘭伯特定律，可以推出坡地與水平面輻射通量比值等于坡地與水平面上天文輻射通量之比值。因此，在我國范圍內可近似認為[6]：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中，I0為太陽常數，E0為地球軌道修正因子，δ為太陽赤緯，T為日長，φ為地理緯度，α為坡度，β為坡向，n為可照時角離散數目，n=36。ωr,i和ωs,i為微分時段內的日出日沒時角，gi為地形遮蔽度。地形遮蔽系數gi的取值依據以下法則：

(6)

式中，表示在(ωi-1,ωi)時段內，研究點的日照狀況完全取決于兩端點時刻的日照狀況。若兩端點時刻可照(遮蔽)，則整段可照(遮蔽)；若一時刻可照，另一時刻遮蔽，則整段有一半時間可照(遮蔽)。具體計算過程參見文獻[8]。

1.5地形影響下溫度校正理論上認為，太陽輻射分布緯帶性和海陸分布的影響分別決定了溫度分布的緯帶性和經向變化，海拔高度決定了大氣溫度的垂直梯度[9]，而研究區在經向影響上可忽略不計，所以其多元一次回歸方程為：

T=a0+a1φ+a2H

(7)

式中，a0、a1、a2為回歸系數，φ和H分別為觀測站點的緯度和海拔高度。根據來自史灌河流域周圍14個氣象站點(武漢、英山、黃石、安慶、黃山、信陽、阜陽、固始、壽縣、蚌埠、六安、霍山、合肥、麻城)1959～2009年的日平均氣溫。建立史灌河流域1959～2009年6月15日平均溫度的回歸方程依次如下：

T=31.199-0.666×φ-10.033×H

(8)

式中，回歸系數負相關指數R為0.995，通過了F=0.01的顯著性檢驗。

2　結果與分析

2.1氣壓校正結果淮河史灌河流域內地形的相對高差變化較大，北部平原區與南部山區海拔差異明顯，而地形中海拔高度與氣壓之間具有顯著的相關性。氣壓的校正如公式(1)所示，基于DEM的氣壓校正結果如圖1所示，研究區氣壓值將由單一站點氣壓值變成全流域分布的氣壓值，變化范圍為84.08～101.04 kPa，其空間分布差異與海拔具有明顯的相關性，也因為這樣的相關性進而影響研究區ET0的空間分布。

2.2輻射校正結果小地形因素(坡度、坡向、地形遮蔽)對輻射有顯著的影響，從而在一定程度上影響溫度和ET0的空間分布。從圖2可以看出，坡面輻射的最小值和最大值分別為13.13和44.21 MJ/m2。由于北部平原區相互遮蔽較少，輻射值普遍較大，而南部山地區域由于海拔差異較大，地形遮蔽較多，所以輻射值普遍較小。由于太陽高度的不同，其入射角的變化往往與有角度的南坡形成直角照射，所以南部山地地區無遮蔽的南坡所接受的輻射相對其他坡向較大。

2.3溫度校正結果從圖3可以看出，溫度的校正與海拔高度相關性較大。南部山區由于海拔普遍較高，所以隨著海拔的提升，南部山區溫度比北部平原低，史灌河流域校正后的溫度的最小值和最大值分別為16.24和25.45 ℃。

2.4蒸發校正結果從圖4可以看出，與以前單一站點計算ET0相比，空間變異顯著增大，精度提高，解決了以前“以點帶面”過程中精度較低的問題，蒸發最小值和最大值分別為1.65和5.41 mm/d。

2.5不同坡向輻射和蒸散發統計坡向每45°為1個分區，分為8個坡向。選取90 m分辨率的流域DEM計算地形影響下的蒸散發值。平地情況下，無論輻射和蒸散發值都大于其他坡向值。南坡所接受的輻射量最大，達到36.33 MJ/m2；北坡輻射量最小，為22.78 MJ/m2。東南與西南，正東和正西，東北和西北3組坡向組內差異較小，大多在1 MJ/m2以內，而組與組之間的差異則相對較大。蒸發值的坡向分布與輻射值相類似，南坡的蒸發值最大，為4.20 mm/d；北坡的蒸發值最小，為2.44 mm/d(表1)。

圖1　基于DEM校正后氣壓的空間分布Fig.1　Spatial distribution of pressure after DEM correction

圖2　基于DEM校正后坡面輻射的空間分布Fig.2　Spatial distribution of slope radiation after DEM correction

圖3　基于DEM校正后溫度的空間分布Fig.3　Spatial distribution of temperature after DEM correction

圖4　基于DEM校正后ET0的空間分布Fig.4　Spatial distribution of ET0 after DEM correction

3　討論與結論

筆者改進了參考作物騰發量計算模型，在原有基礎上考慮了坡度、坡向以及小地形中遮蔽對氣壓、坡面輻射、溫度和

表1　不同坡向的輻射和ET0均值

參考作物騰發量空間分布的影響。研究所用的資料包括DEM資料和氣象資料，二者都是相對比較容易獲得的資料。研究結果對地形影響下參考作物騰發量的計算進行了較大改進，推進了地形條件較為復雜的山地地區空間蒸散發計算的研究，提高了區域空間蒸散發計算研究的精度，為水資源綜合規劃和農業水管理等提供了依據。目前，對于地形影響下參考作物騰發量分布式計算模型的研究報道很少。牛振國等[7]基于內蒙古考考賴溝流域DEM數據，建立了參考作物騰發量分布式計算模型，這與該研究結果相一致。目前，研究還處于模型建立和應用階段，目前研究結果還缺少有力的驗證，在今后的研究中還需要進一步完善。

該研究利用GIS技術，在數字高程模型的基礎上，改進并建立了基于DEM的流域參考作物騰發量分布式計算模

型。將該模型應用于淮河史灌河流域，結果表明改進的參考作物騰發量計算模型計算結果的空間分布差異顯著，更好地反映了地形對ET0空間分布的影響。輻射和ET0隨著坡向的變化由南坡至北坡依次減少。該研究結果克服了以前參考作物騰發量計算中多依靠單點資料的缺點，將流域蒸散發的計算推進到面的尺度，經過校正得到的結果也更符合地形的分布，大大提高了流域參考作物騰發量的計算精度。

[1] 劉曉英，李玉中，王慶鎖.幾種基于溫度的參考作物蒸散量計算方法的評價[J].農業工程學報，2006，22(6)：12-18.

[2] ALLEN R G，PEREIRA L S，RAES D，et al.Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements：Irrigation and drainage paper 56[M].Rome，Italy：United Nations Food and Agriculture Organization，1998.

[3] WANG W G，PENG S Z，YANG T，et al.Spatial and temporal characteristics of reference evapotranspiration trends in the Haihe River Basin，China[J].Journal of hydrologic engineering，2011，16：239.

[4] 傅抱璞.不同地形下輻射收支各分量的差異與變化[J].大氣科學，1998，22(2)：178-190.

[5] 曾燕，邱新法，劉昌明，等.起伏地形下黃河流域太陽直接輻射分布式模擬[J].地理學報，2005，60(4)：680-688.

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[8] 曾燕，邱新法，繆啟龍.起伏地形下我國可照時間的空間分布[J].自然科學進展，2003，13(5)：545-549.

[9] 楊昕，湯國安，王春，等.基于DEM的山區氣溫地形修正模型[J].地理科學，2007，27(4)：525-530.

A Distributed Model of Reference Crop Evapotranspiration Based on the DEM of Shiguanhe River Basin

AN Gui-yang1,2, HAO Zhen-chun3

(1. Zhejiang Design Institute of Water Conservancy & Hydro-Electric Power, Hangzhou, Zhejiang 310002; 2.Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan, Zhejiang 316021; 3. State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing, Jiangsu 210098)

The spatial distribution of solar radiation is significantly impacted by topography (slope, aspect and terrain inter-shielding) and in turn makes large differences in spatial distribution of reference crop evapotranspiration. Parameters (vapor pressure, temperature and solar radiation) strongly related to topography were adjusted based on the digital elevation model (DEM) of Shiguanhe River Basin, then a distributed model of reference evapotranspiration was established to calculate reference crop evapotranspiration. The results showed that spatial variation of reference crop evapotranspiration is obvious for the reference evapotranspiration and is strongly related to the topography. Solar radiation and reference evapotranspiration in southern slope is bigger than others and in northern slope is smallest. The model is helpful for improving the estimation of regional reference evapotranspiration, water resources planning and utilization.

Reference crop evapotranspiration; Digital elevation model; Distributed model; Shiguanhe River Basin

國家自然科學基金項目(41371047)；中國科學院戰略性先導科技專項(XDA05110102)；浙江省水利廳科技項目(RC1524)。

安貴陽(1986- )，男，江蘇贛榆人，工程師，博士，從事水文水資源與氣候變化影響研究。

2016-05-06

P 334+.1

A

0517-6611(2016)17-001-03